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基于SSD算法的人脸检测算法研究: 1; 作者郑文秀赵兴娜《现代信息科技》 2024年第19期17-22,共6页; 针对传统SSD算法中对小目标检测效果不好的问题,提出一种基于ResNet的人脸检测算法。将SSD算法的基础网络VGG改进为ResNet网络,并通过残差网络,采用特征融合的方式将不同深度的特征信息进行融合,从而提高算法对小尺度人脸的检测性能。同... 展开更多; 关键词人脸检测 SSD算法 ResNet Soft-NMS; 在线阅读下载PDF 职称材料

复杂背景下的小目标检测算法被引量：17: 2; 作者郑浦白宏阳 +1 位作者李伟郭宏伟《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1784,共8页; 提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通... 展开更多; 关键词深度学习目标检测多类别单阶检测器(SSD)算法特征融合特征增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法被引量：3: 3; 作者焦鑫杨伟东 +2 位作者刘全周李占旗贾鹏飞《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第3期337-344,共8页; 以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的... 展开更多; 关键词汽车辅助驾驶系统(ADAS) 实时车辆检测单发多盒探测器(SSD)算法小目标重叠目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的SSD深度学习算法的双目视觉纱筒识别定位被引量：9: 4; 作者倪奕棋管声启 +2 位作者管宇灿卫艳芳胡璐萍《纺织高校基础科学学报》 CAS 2021年第2期59-66,共8页; 针对纺织厂转型升级过程中,传统视觉技术对于多种颜色纱筒识别定位准确率较低的问题,提出了一种新的双目视觉纱筒识别定位方法。首先,用MobileNet V3替换VGG16作为改进SSD(single shot multibox detector)深度学习算法的主干特征提取网... 展开更多; 关键词纱筒识别定位深度学习 SSD算法双目视觉特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化预测定位的单阶段目标检测算法被引量：6: 5; 作者张娜戚旭磊 +3 位作者包晓安吴彪涂小妹金瑜婷《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期783-794,共12页; 针对单阶段多边框检测(SSD)算法中存在目标定位不准确和小目标检测精度不高的问题,提出基于优化预测定位的单阶段目标检测算法EL-SSD.通过双向加权特征金字塔将原SSD预测特征图特征融合,对输出特征图进行特征位置信息解码后进行特征通... 展开更多; 关键词目标检测单阶段多边框检测算法特征融合非极大值抑制定位置信度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SSD算法的人脸检测算法研究: 1; 作者郑文秀赵兴娜; 机构山东华宇工学院; 出处《现代信息科技》 2024年第19期17-22,共6页; 基金山东华宇工学院模式识别应用工程技术研发中心研究基金(201905)。; 文摘针对传统SSD算法中对小目标检测效果不好的问题,提出一种基于ResNet的人脸检测算法。将SSD算法的基础网络VGG改进为ResNet网络,并通过残差网络,采用特征融合的方式将不同深度的特征信息进行融合,从而提高算法对小尺度人脸的检测性能。同时,针对SSD算法对重叠框出现漏检的问题,将非极大值抑制算法(NMS)改进为Soft-NMS。此外,通过设置一个衰减函数,来降低相邻检测框的置信度,解决传统NMS算法对分数较低的检测框过滤掉的问题,能够降低算法的漏检率,提升算法的检测精度。; 关键词人脸检测 SSD算法 ResNet Soft-NMS; Keywords face detection single shot MultiBox detector algorithm ResNet Soft-NMS; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂背景下的小目标检测算法被引量：17: 2; 作者郑浦白宏阳李伟郭宏伟; 机构南京理工大学能源与动力工程学院中国人民解放军; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1784,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61603189).; 文摘提出一种改进的多类别单阶检测器(SSD)算法.借鉴特征金字塔算法的思想,将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合,同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量.在网络结构中增加裁剪-权重分配网络(SENet),对每层的特征通道进行权重分配,提升有用的特征权重并抑制无效的特征权重.为了增强网络的泛化能力,对训练数据集进行一系列增强处理.实验结果表明,改进后的算法在VOC数据集(07+12)上的检测效果良好,平均精度均值为80.4%,比改进前的算法提高了2.7%;在COCO数据集(2017)上的平均精度均值为42.5%,比改进前的算法提高了2.3%.所提算法能够准确检测出不小于16×16像素的目标.; 关键词深度学习目标检测多类别单阶检测器(SSD)算法特征融合特征增强; Keywords deep learning target detection single-shot-multibox-detector(SSD)algorithm feature fusion feature enhancement; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法被引量：3: 3; 作者焦鑫杨伟东刘全周李占旗贾鹏飞; 机构河北工业大学机械学院中国汽车技术研究中心有限公司; 出处《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第3期337-344,共8页; 基金天津市科技计划项目(18YFCZZC00150) 天津市科技计划项目(17YDLJGX00020)。; 文摘以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的方法;2)在非极大抑制中嵌入特征向量进行二次判定方法,以克服单发多盒探测器(SSD)算法对小目标检测精度不高、重叠目标检测能力弱的问题。在PASCAL VOC2012数据集、虚拟交通场景以及实际交通场景中,进行了相关实验验证。结果表明:用该SSD-P算法进行目标车辆检测的平均精度(mAP)为92.4%,比改进前的SSD算法精度提升了4.8%。因此,该改进算法能够改善ADAS的准确性。; 关键词汽车辅助驾驶系统(ADAS) 实时车辆检测单发多盒探测器(SSD)算法小目标重叠目标; Keywords advanced driver assistance system ADAS real-time vehicle detections single shot multi-box detector(SSD)algorithm small targets overlapping objectives vehicle detections; 分类号 U461.91 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的SSD深度学习算法的双目视觉纱筒识别定位被引量：9: 4; 作者倪奕棋管声启管宇灿卫艳芳胡璐萍; 机构西安工程大学机电工程学院绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院山西大同大学计算机与网络工程学院; 出处《纺织高校基础科学学报》 CAS 2021年第2期59-66,共8页; 基金陕西省重点研发计划项目(2018GY-020) 绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院2019年度产学研协同创新项目(19KQYB13)。; 文摘针对纺织厂转型升级过程中,传统视觉技术对于多种颜色纱筒识别定位准确率较低的问题,提出了一种新的双目视觉纱筒识别定位方法。首先,用MobileNet V3替换VGG16作为改进SSD(single shot multibox detector)深度学习算法的主干特征提取网络,并引入特征融合模块,提升了网络浅层的特征提取能力;其次,利用双目相机采集的左侧纱筒图像作为数据集,完成改进SSD深度学习算法的训练和测试;最后,将双目校正的纱筒图像输入算法进行识别,并通过双目视觉技术实现纱筒的定位。实验结果表明,改进SSD深度学习算法的识别平均精度达到了94.6%,每秒传输帧数达到了52.3,双目定位的平均误差为1.63%。; 关键词纱筒识别定位深度学习 SSD算法双目视觉特征融合; Keywords bobbin identification and positioning deep learning single shot multibox detector algorithm binocular vision feature fusion; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TS103.7 [轻工技术与工程—纺织工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化预测定位的单阶段目标检测算法被引量：6: 5; 作者张娜戚旭磊包晓安吴彪涂小妹金瑜婷; 机构浙江理工大学信息学院浙江广厦建设职业技术大学信息学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期783-794,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(6207050141) 浙江省重点研发计划资助项目(2020C03094)。; 文摘针对单阶段多边框检测(SSD)算法中存在目标定位不准确和小目标检测精度不高的问题,提出基于优化预测定位的单阶段目标检测算法EL-SSD.通过双向加权特征金字塔将原SSD预测特征图特征融合,对输出特征图进行特征位置信息解码后进行特征通道权重再分配,提升了特征语义信息,捕获了跨通道位置信息.通过构建分类置信度及额外的定位置信度级联聚类对预测框进行非极大值抑制,提高在检测阶段对选择目标的定位精度.实验结果表明,EL-SSD算法在PASCAL VOC2007上的平均检测均值达到79.8%,比原SSD算法提高了2.6%.在COCO数据集上的精度达到29.4%,比原SSD算法提高了3.5%,在检测图片上的目标定位效果及小目标检测效果明显优于SSD,适用于需要高定位性能的实时应用场景.; 关键词目标检测单阶段多边框检测算法特征融合非极大值抑制定位置信度; Keywords object detection single shot multi-box detector algorithm feature fusion non-maximum suppression localization confidence; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于SSD算法的人脸检测算法研究	郑文秀赵兴娜	《现代信息科技》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	复杂背景下的小目标检测算法	郑浦白宏阳李伟郭宏伟	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法	焦鑫杨伟东刘全周李占旗贾鹏飞	《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进的SSD深度学习算法的双目视觉纱筒识别定位	倪奕棋管声启管宇灿卫艳芳胡璐萍	《纺织高校基础科学学报》 CAS	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于优化预测定位的单阶段目标检测算法	张娜戚旭磊包晓安吴彪涂小妹金瑜婷	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料